图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。其中图像压缩技术，可以帮助进行快速且不失真的信息传递；图像增强和复原可以帮助人们更好的获取图像的信息，使模糊的图像变得清晰，如去雾、去噪声等应用；图像匹配、描述和识别是对图像进行比较和配准的过程，比如拼图游戏的应用，文字识别，指纹识别，还可以通过检测不同时间所拍摄图像之间景物的变化，找出物体的运动轨迹。


计算机视觉是一门研究如何让“机器”实现看的学科，就是使用摄像机和计算机代替人眼（摄像机）和人脑（算法）实现对物体的识别、跟踪、测量等机器视觉，并进一步做图像处理。计算机视觉时一门综合学科，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图像处理、模式识别或图像识别、景物分析、图象理解等。计算机视觉包括图像处理和模式识别，除此之外，它还包括空间形状的描述，几何建模以及认识过程。实现图像理解是计算机视觉的终极目标。图像理解不仅要描述图像本身，还应该描述和解释图像代表的物体，便于对图像代表的内容作出决定。


所以计算机视觉和图像处理是彼此紧密关联的学科，它们在技术和应用上有很大部分的重叠，所以其学科的基础理论大致是相同的。但是两者还是有一定区别的，从研究内容来看，计算机视觉的研究很大程度是针对图像的内容进行的，而图像处理与图像内容无关；从研究对象来看，计算机视觉主要是单幅或多幅图像上的三维场景，如三维场景的重建，而图像处理的主要对象是二维图像。


计算机视觉的具体实现方法：图像获取（通过相机拍摄）、图像预处理（去噪声、增强有用信息等）、ROI提取（阈值分割）、特征提取（角点、边缘、纹理的提取）、检测分割（筛选特征，seletc_shape、region、XLD等）、高级处理（求region面积、求XLD长度、求目标物体的位姿等）。


根据具体应用的不同，一般有以下的应用

1 尺寸测量

2 缺陷检测（结构缺陷【如工件完整性检测】、几何缺陷【如尺寸规格检测】、颜色缺陷【如印刷质量检测】）

3 模式识别（对表征事物或者现象的各种形式信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。）【PCB板的检测】、【指纹识别】、【文字识别】、【对目标物体位姿的判定】

4 图像融合（图像拼接后进行无缝的融合）

5 目标追踪

6 三维重构

目前比较高大上的应用：自动导航的无人驾驶汽车技术、车辆超速违规拍照系统、车牌号识别、人脸识别系统等


一个三岁的小孩，可以识别出具有不同状态的同样的物体，也可以自主学习（人具有从少量样本中学习的能力）等，但对于计算机视觉来说，这是很难实现的。所以目前的计算机视觉还远远比不上一个三岁小孩的智商，所以其还有很长的路要走。

根据亚马逊官方的说法， Amazon Go是技术创新的成果，无人便利店内应用了计算机视觉、深度学习算法，无线射频识别、图像分析和感测融合等多种技术，原理类似于无人驾驶。

那么下边就介绍一下计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习之间的关系。

要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习，各个环节缺一不可，相辅相成。

 



计算机视觉

 

计算机视觉(computer vision):用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。

机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。

 

图像处理

 

图像处理(image processing):用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。

 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。

图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。

 

模式识别

 

模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

模式识别研究主要集中在两方面:

一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴;

二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法

应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。

模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。

 

 

机器学习

 

机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。

机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

 

人类研究计算机的目的，是为了提高社会生产力水平，提高生活质量，把人从单调复杂甚至危险的工作中解救出来。今天的计算机在计算速度上已经远远超过了人，然而在很多方面，特别是在人类智能活动有关的方面例如在视觉功能、听觉功能、嗅觉功能、自然语言理解能力功能等等方面，还不如人。

这种现状无法满足一些高级应用的要求。例如，我们希望计算机能够及早地发现路上的可疑情况并提醒汽车驾驶员以避免发生事故，我们更希望计算机能帮助我们进行自动驾驶，目前的技术还不足以满足诸如此类高级应用的要求，还需要更多的人工智能研究成果和系统实现的经验。

 

人工智能

 

人工智能，是由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现某些人智能行为的技术。一般认为，人类智能活动可以分为两类:感知行为与思维活动。模拟感知行为的人工智能研究的一些例子包括语音识别、话者识别等与人类的听觉功能有关的"计算机听觉"，物体三维表现的形状知识、距离、速度感知等与人类视觉有关的"计算机视觉"，等等。模拟思维活动的人工智能研究的例子包括符号推理、模糊推理、定理证明等与人类思维有关的"计算机思维"，等等。

 

从图像处理和模式识别发展起来的计算机视觉研究对象之一是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。

计算机视觉要达到的基本目的有以下几个:

(1) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离;

(2) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数;

(3) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性;

(4) 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。

计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。

在计算机视觉领域里，医学图像分析、光学文字识别对模式识别的要求需要提到一定高度。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来"泛用型"的电脑视觉应用或许可以成真。

人工智能所研究的一个主要问题是:如何让系统具备"计划"和"决策能力"?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系)，也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。

机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。

        为了达到计算机视觉的目的，有两种技术途径可以考虑。

         第一种是仿生学方法，即从分析人类视觉的过程入手，利用大自然提供给我们的最好参考系--人类视觉系统，建立起视觉过程的计算模型，然后用计算机系统实现之。

        第二种是工程方法，即脱离人类视觉系统框框的约束，利用一切可行和实用的技术手段实现视觉功能。此方法的一般做法是，将人类视觉系统作为一个黑盒子对待，实现时只关心对于某种输入，视觉系统将给出何种输出。

这两种方法理论上都是可以使用的，但面临的困难是，人类视觉系统对应某种输入的输出到底是什么，这是无法直接测得的。而且由于人的智能活动是一个多功能系统综合作用的结果，即使是得到了一个输入输出对，也很难肯定它是仅由当前的输入视觉刺激所产生的响应，而不是一个与历史状态综合作用的结果。

        不难理解，计算机视觉的研究具有双重意义。

其一，是为了满足人工智能应用的需要，即用计算机实现人工的视觉系统的需要。这些成果可以安装在计算机和各种机器上，使计算机和机器人能够具有"看"的能力。

其二，视觉计算模型的研究结果反过来对于我们进一步认识和研究人类视觉系统本身的机理，甚至人脑的机理，也同样具有相当大的参考意义。

 



END



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计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别
计算机视觉的历史
计算机视觉的概念
计算机视觉的任务

- 计算机视觉的目标
计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别
计算机视觉（Computer Vision）=图像处理+机器学习，计算机视觉是是给定图象，从图象提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。  

计算机图形学（Computer Graphics）讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。 

数字图像处理（Digital Image Processing）是对已有的图像进行变换、分析、重构，得到的仍是图像。 

区别： 

Computer Vision，简称 CV。输入的是图像或图像序列，通常来自相机或usb摄像头。输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。 

Computer Graphics，简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，而每个多边形由三个顶点组成，每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、rgb颜色等。输出的是图像，即二维像素数组。 

Digital Image Processing，简称 DIP。输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一副图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度等。

计算机视觉历史
James Jerome Gibson理论（整体感知，不可计算）： 

 -适应外界环境 

 -控制自身的运动 

 D Marr（可计算）： 

 -重构可见表面的几何形 

 ##计算机视觉的概念 

 -计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科。 

 -计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一副或多幅图像认知周围环境信息的能力
计算机视觉的任务
中心任务： 

 - 对图像进行理解 

 这里的理解包括形状、位置、运动 

 具体任务： 

 - 特征提取、特征描述、特征匹配等 

 - 图像/视频分割 

 - 目标跟踪 

 - 目标（物体）识别 

 - 目标三维重建 

 - 等等
计算机视觉的目标
主要目标： 

 - 物体识别
计算机视觉的4个重要阶段
马尔计算机视觉建立->主动视觉大辩论->分层三维重建理论->基于学习的视觉 

马尔计算机视觉建立:1981- 

 主动视觉大辩论:1988-1994- 

 分层三维重建理论: 1992- 

马尔计算机基于学习的视觉:2001-
                                    
                
                    

来源：数学与人工智能
根据亚马逊官方的说法， Amazon Go是技术创新的成果，无人便利店内应用了计算机视觉、深度学习算法，无线射频识别、图像分析和感测融合等多种技术，原理类似于无人驾驶。
那么下边就介绍一下计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习之间的关系。
要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习，各个环节缺一不可，相辅相成。
计算机视觉
计算机视觉(computer vision):用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。
机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
图像处理
图像处理(image processing):用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。
 图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
模式识别
模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别研究主要集中在两方面:
一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴;
二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法
应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。
机器学习
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
人类研究计算机的目的，是为了提高社会生产力水平，提高生活质量，把人从单调复杂甚至危险的工作中解救出来。今天的计算机在计算速度上已经远远超过了人，然而在很多方面，特别是在人类智能活动有关的方面例如在视觉功能、听觉功能、嗅觉功能、自然语言理解能力功能等等方面，还不如人。
这种现状无法满足一些高级应用的要求。例如，我们希望计算机能够及早地发现路上的可疑情况并提醒汽车驾驶员以避免发生事故，我们更希望计算机能帮助我们进行自动驾驶，目前的技术还不足以满足诸如此类高级应用的要求，还需要更多的人工智能研究成果和系统实现的经验。
人工智能
人工智能，是由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现某些人智能行为的技术。一般认为，人类智能活动可以分为两类:感知行为与思维活动。模拟感知行为的人工智能研究的一些例子包括语音识别、话者识别等与人类的听觉功能有关的"计算机听觉"，物体三维表现的形状知识、距离、速度感知等与人类视觉有关的"计算机视觉"，等等。模拟思维活动的人工智能研究的例子包括符号推理、模糊推理、定理证明等与人类思维有关的"计算机思维"，等等。
从图像处理和模式识别发展起来的计算机视觉研究对象之一是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。

计算机视觉要达到的基本目的有以下几个:

(1) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离;
(2) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数;
(3) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性;
(4) 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。
计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。
在计算机视觉领域里，医学图像分析、光学文字识别对模式识别的要求需要提到一定高度。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来"泛用型"的电脑视觉应用或许可以成真。
人工智能所研究的一个主要问题是:如何让系统具备"计划"和"决策能力"?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于人工智能领域，但与计算机视觉有着重要联系)，也由此，计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。
机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
为了达到计算机视觉的目的，有两种技术途径可以考虑。
第一种是仿生学方法，即从分析人类视觉的过程入手，利用大自然提供给我们的最好
参考系--人类视觉系统，建立起视觉过程的计算模型，然后用计算机系统实现之。
第二种是工程方法，即脱离人类视觉系统框框的约束，利用一切可行和实用的技术手段实现视觉功能。此方法的一般做法是，将人类视觉系统作为一个黑盒子对待，实现时只关心对于某种输入，视觉系统将给出何种输出。
这两种方法理论上都是可以使用的，但面临的困难是，人类视觉系统对应某种输入的输出到底是什么，这是无法直接测得的。而且由于人的智能活动是一个多功能系统综合作用的结果，即使是得到了一个输入输出对，也很难肯定它是仅由当前的输入视觉刺激所产生的响应，而不是一个与历史状态综合作用的结果。
不难理解，计算机视觉的研究具有双重意义。
其一，是为了满足人工智能应用的需要，即用计算机实现人工的视觉系统的需要。这些成果可以安装在计算机和各种机器上，使计算机和机器人能够具有"看"的能力。
其二，视觉计算模型的研究结果反过来对于我们进一步认识和研究人类视觉系统本身的机理，甚至人脑的机理，也同样具有相当大的参考意义。
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